16、数字孪生与物联网助力智慧城市监测

数字孪生与物联网助力智慧城市监测

1. 研究背景与现状

在当今科技发展的浪潮中，利用模拟和其他技术，可根据需求开发各种数据共享流程。数字孪生技术的出现为数据管理带来了新的机遇，每个数字孪生体都携带独特的数据，避免了数据短缺问题，减少了连接过程中对额外数据的需求。通过运用数学技术创建基于决策的方案，能够利用孪生表示系统构建可靠的网络。在检测到特定数据后，部署相关技术可制定基线策略，解决与安全威胁和数据泄露相关的诸多问题。

尽管数字孪生技术有诸多优势，但现有方法在将数字孪生与新处理方法结合时，目标函数的集成受到限制。大多数算法仅对智慧城市管理进行了基本的动态描述，未充分考虑环境影响以及关键因素，如链路活跃期的可靠通信。而且，发送给终端用户的消息数量有限，导致更多的非活跃孪生体和未充分利用的资源。即使采用几何设计，当前的表示方法也未遵循开发数字孪生的时间步长索引。

为了更直观地比较现有方法和提出的方案，以下是相关对比表格：
| 参考 | 方法/算法 | 目标 | | | |
| — | — | — | — | — | — |
| | | A | B | C | D |
| Wang (2022) | 节能智慧城市管理 | ✓ | ✓ | | |
| Panteleeva and Borozdina (2019) | 基于物联网的智慧城市 | ✓ | | | |
| Wang (2021) | 空间解析几何系统 | ✓ | ✓ | | |
| Ganguli and Adhikari (2020) | 智慧城市离散动态系统 | ✓ | ✓ | | |
| Area et al. (2022) | 智慧城市的斯